使用ggplot2调整条形图标签、配色及添加图例的技术求助

完整实现代码 #

# 加载依赖包
library(tidyverse)
library(scales)

# 原始数据
dat <- read.table(text = "    item_1 item_2 item_3 item_4 item_5
StronglyAgree   40  30 20 10 45
Agree   30  30 45 30 5
Netural   20  20 5 10 25
Disagree   5  10 8  25 15
StronglyDisagree   5  10 15 25 10",sep = "",header = TRUE)

# 数据重构，设置态度的因子顺序和中文标签
datm <- dat %>% 
  rownames_to_column("attitude") %>% 
  mutate(attitude = factor(attitude, 
                           levels = c("StronglyDisagree", "Disagree", "Netural", "Agree", "StronglyAgree"),
                           labels = c("非常不同意", "不同意", "中立", "同意", "非常同意"))) %>% 
  pivot_longer(cols = starts_with("item"), names_to = "item", values_to = "value")

# 绘图
ggplot(datm, aes(x = item, y = value, fill = attitude)) + 
  geom_bar(position = "fill", stat = "identity") +
  # 替换item为实际问题文本，按需修改labels内容即可
  scale_x_discrete(labels = c(
    "item_1" = "实际问题1文本",
    "item_2" = "实际问题2文本",
    "item_3" = "实际问题3文本",
    "item_4" = "实际问题4文本",
    "item_5" = "实际问题5文本"
  )) +
  # 自定义配色：红-灰-绿系
  scale_fill_manual(values = c(
    "非常不同意" = "#a61c00",
    "不同意" = "#e06666",
    "中立" = "#939393",
    "同意" = "#93c47d",
    "非常同意" = "#38761d"
  )) +
  scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
  labs(fill = "态度分类") + # 设置图例标题
  coord_flip()

需求对应实现说明 #

• 替换item默认名称：通过scale_x_discrete的labels参数实现编码到实际问题文本的映射，直接修改labels内的对应值即可匹配你的真实问题。
• 自定义配色：通过scale_fill_manual手动指定每个态度分类对应的色值，可根据需求调整具体色号，保持红、灰、绿的色系对应即可。
• 显示分类图例：移除了原代码中geom_bar里的show.legend = FALSE参数，同时通过labs参数可自定义图例标题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dr. Know Nothing